DeepFake工具FaceSwap存在的问题总结
1. 模型存在巨大限制
采用encoder-decoder模型, 每次只训练特定的decoder, 这使得模型无法泛化, 换言之每个FaceSwap模型只能转换一种脸, 无疑严重消耗时间.
2. 素材有差别的话会出现色差

如下的训练期间成果, 色差非常严重, 而且明显有脸型的不匹配.
采用encoder-decoder模型, 每次只训练特定的decoder, 这使得模型无法泛化, 换言之每个FaceSwap模型只能转换一种脸, 无疑严重消耗时间.

如下的训练期间成果, 色差非常严重, 而且明显有脸型的不匹配.